数字化创新数据研究 核心观点 - 基于企业年度报告和政策文本的文本分析，构建了衡量企业数字化创新的指标体系，涵盖数字化技术创新和数字化管理创新两个维度 [1] - 研究覆盖5631家A股上市公司，样本量达6.3万个，数据时间跨度为2000-2023年 [1] - 采用词频统计方法量化企业数字化创新水平，并提供原始数据与计算结果供验证 [1][2] 研究方法 - 参考《科研管理》丁红乙(2024)的学术框架，通过政策文本与企业年报提取数字化创新关键词 [1] - 关键词分为数字化技术创新（如AI、数据挖掘）和数字化管理创新（如电子商务、信息安全）两大类 [4] - 计算指标包括：数字化创新总词频、词频占比（总词频/年报总词频）、对数化处理值 [4] 数据特征 - 以证券代码000001为例，其数字化创新词频从2005年的14次跃升至2019年的69次，2023年回落至15次 [4] - 具体技术领域分布显示：2019年"智能仓储物流"词频达60次，2020-2022年维持在32-37次，其他技术如"数据可视化"仅零星出现 [4] - 电子商务相关表述在2011-2019年间持续出现，最高年度词频为3次（2014/2019年） [4] 数据质量 - 强调数据为科研团队原创整理，2023年数据已更新，承诺100%准确性并可验证 [2] - 提供完整原始数据与计算过程，支持交叉核对 [1][2] - 数据来源明确标注为上市公司年报和政策文本，参考文献包含CSSCI期刊论文 [1][4]